114年第1學期-6240 AI 品質檢測運用技術與實務 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
課程參與小組討論與互動	10
期末報告	30
作業與討論點名	30
期中報告	30

教育目標

當你走進一間先進的工廠，看到產品一件件快速產出時，有沒有想過——這些產品到底是怎麼確保品質沒問題？答案就在你這學期要學的這門課：《AI 品質檢測運用技術與實務分享－影像辨識與自動缺陷檢測》！ 別被這長長的課名嚇到，其實這是一門活潑又超級實用的課程。我們會帶你從生活中出發，一步步進入產業現場，看 AI 是如何變身成為「品管達人」，幫忙挑出每一個小瑕疵，讓產品出廠前都能保持完美！ 為什麼產業需要 AI 來幫忙檢查品質？ 在過去，檢查產品有沒有問題，全靠人眼掃、人手摸。但人眼會累、會漏看、會誤判，尤其在大規模生產時，人力難以負荷，錯誤也難以避免。 這時候，AI 就成了產業界的超級助手！透過影像辨識技術，AI 可以幫忙看產品的外觀、分辨有沒有刮傷、錯字、掉漆、異物等等。舉個例子： * 在食品業，AI 可以偵測包裝有沒有破損或標示錯誤； * 在面板或晶圓產業，AI 可以找到肉眼都難以察覺的微裂痕； * 在車用零件產線上，AI 可以即時檢查焊接點是否正確。 這些應用，現在在很多台灣重要的科技、製造企業都已經上線了，你學會這套技術，**未來進入職場馬上能派上用場**！ 我們會學哪些實用技能？ 這門課不是那種只會放一堆 PPT 給你抄筆記的課，我們要帶你「做中學」，讓你真正理解並體驗 AI 怎麼在產業中發揮功能。 你會學到的技能包括： * 用 Python 操作影像資料（不用擔心，我們會從最簡單的教起） * 建立 AI 模型，例如 CNN、U-Net、YOLO 等，專門處理影像分類、偵測、分割 * 實作 AOI（自動光學檢查）模擬，讓 AI 幫忙比對正常圖與瑕疵圖 * 學習如何在 X-ray 影像中找出隱藏的異常點 * 更進一步了解如何把這些 AI 技術**實際導入產線流程**、與工程師、品保部門合作 產業界怎麼看待這樣的技能？ 現在，越來越多企業都在推動「智慧製造」，也就是所謂的工業 4.0，而 AI 品質檢測正是其中非常重要的一環。能夠懂 AI、懂影像、又懂品質控管的人才，對企業來說非常搶手！ 舉幾個真實例子： * 有半導體公司導入 AI AOI 檢測後，把誤判率從 15% 降到 3%，節省大量人力與時間； * 傳統機械加工廠在導入 AI 缺陷偵測後，報廢率大幅下降，品質穩定性上升； * 食品包裝廠透過 AI 影像比對，能即時發現印刷錯字，避免整批商品下架。 這些例子都說明了：**AI 品質檢測不只是新科技，它是產業升級的關鍵武器。** ‍ 這門課的風格是？ 我們會用案例講故事、用圖片講理論、用簡單的程式讓你動手玩，讓「品質檢測」這件事變得不再抽象。你不需要有強大的數學或程式基礎，只要願意嘗試，我們會一步步帶你進入 AI 與產業結合的世界。 上完課後，你會收穫什麼？ * 理解 AI 在實際工廠環境中的應用 * 具備實作簡單影像辨識缺陷檢測系統的能力 * 熟悉 Python 與電腦視覺的基本操作 * 能與工程師/品保部門討論導入 AI 檢測的可行性 * 對未來就業方向（品質、製造、AI 技術整合）有更明確的想像與準備 這不是一門冷冰冰的理論課，而是一門結合了科技、創意與產業需求的實戰課程。 **讓我們一起打開 AI 品質檢測的世界，用技術改變製造未來！**

基本資料

選修課，學分數：3-0
上課時間：三/6,7,8[M023]
修課班級：資管系4,碩1,2
修課年級：1年級以上
選課備註：跨領域課程

參考書目

講義